丨如何制定性能調(diào)優(yōu)策略

微基準(zhǔn)微基準(zhǔn)性能測(cè)試可以精準(zhǔn)定位到某個(gè)模塊或者某個(gè)方法的性能問(wèn)題，特別適合做一個(gè)功能模塊或者一個(gè)方法在不同實(shí)現(xiàn)方式下的性能對(duì)比。例如，對(duì)比一個(gè)方法使用同步實(shí)現(xiàn)和非同步實(shí)現(xiàn)的性能。宏基準(zhǔn)然后看測(cè)試場(chǎng)景。我們需要確定在測(cè)試某個(gè)接口時(shí)，是否有其他業(yè)務(wù)接口同時(shí)也在平行運(yùn)行，造成干擾。如果有，請(qǐng)重視，因?yàn)槟阋坏┖鲆暳诉@種干擾，就會(huì)系統(tǒng)是否達(dá)標(biāo)。不達(dá)標(biāo)，就進(jìn)行優(yōu)化；達(dá)標(biāo)，就繼續(xù)加大測(cè)試的并發(fā)數(shù)，探底接口的TPS（最大每秒事務(wù)處理量），這樣做，可以深入了解到接口的性能。除了測(cè)試接口的吞吐量和響應(yīng)時(shí)間以外，我們還需要循環(huán)測(cè)試可能導(dǎo)致性能問(wèn)題的接口，觀察各個(gè)服務(wù)器的CPU、內(nèi)存以及I/O使用率的變化。熱身問(wèn)在Java編程語(yǔ)言和環(huán)境中，.java文件編譯成為.class文件后，機(jī)器還是無(wú)法直接.class件中的字節(jié)碼，需要通過(guò)解釋器將字節(jié)碼轉(zhuǎn)換成本地機(jī)器碼才能運(yùn)行。為了節(jié)約內(nèi)隨著代碼被執(zhí)行的次數(shù)增多，當(dāng)虛擬機(jī)發(fā)現(xiàn)某個(gè)方法或代碼塊運(yùn)行得特別頻繁時(shí)，就會(huì)把這些代碼認(rèn)定為熱點(diǎn)代碼（HotpotCoe）。為了提高熱點(diǎn)代碼的執(zhí)行效率，在運(yùn)行時(shí)，虛擬機(jī)將會(huì)通過(guò)即時(shí)編譯器（JTcomiler，jus-i-imecomiler）把這些代碼編譯成與本地平臺(tái)相關(guān)的機(jī)器碼，并進(jìn)行各層次的優(yōu)化，然后在內(nèi)存中，之后每次運(yùn)行代碼時(shí)，性能不穩(wěn)JVM回收的不同等等。 多JVM情況下的影如果我們的服務(wù)器有多個(gè)Jaa應(yīng)用服務(wù)，部署在不同的Tomat下，這就意味著我們的服務(wù)器會(huì)有多個(gè)JVM。任意一個(gè)JVM都擁有整個(gè)系統(tǒng)的資源使用權(quán)。如果一臺(tái)機(jī)器上只部署單獨(dú)的一個(gè)JVM，在做性能測(cè)試時(shí)，很好，或者你調(diào)優(yōu)的效果很好，但在一臺(tái)機(jī)器多個(gè)JVM的情況下就不一定了。所以我們應(yīng)該盡量避免線(xiàn)上環(huán)境中一臺(tái)機(jī)器部署多個(gè)JVM的情況。這里我將“三步走”中的分析和調(diào)優(yōu)結(jié)合在一起其中需要包含測(cè)試接口的平均、最大和最小吞吐量，響應(yīng)時(shí)間，服務(wù)器的CPU、內(nèi)存、I/O、網(wǎng)絡(luò)IO使用率，JVM的GC頻率等。通過(guò)觀察這些調(diào)優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)，可以發(fā)現(xiàn)性能瓶頸，我們?cè)偻ㄟ^(guò)自下而上的方式分析查找問(wèn)題。首先從操作系統(tǒng)層面，查看系統(tǒng)的CPU、內(nèi)存、/O、網(wǎng)絡(luò)的使用率是否存在異常，再通過(guò)命令查找異常日志，最后通過(guò)分析日志，找到導(dǎo)致瓶頸的原因；還可以從Jaa應(yīng)用的JVM層面，查看JVM的回收頻率以及內(nèi)存分配情況是否存在異常，分析日志，找到導(dǎo)致瓶如果系統(tǒng)和JVM層面都沒(méi)有出現(xiàn)異常情況，我們可以查看應(yīng)用服務(wù)業(yè)務(wù)層是否存在性能瓶頸，例如Java編程的問(wèn)題、讀寫(xiě)數(shù)據(jù)瓶頸等等。分析查找問(wèn)題是一個(gè)復(fù)雜而又細(xì)致的過(guò)程，某個(gè)性能問(wèn)題可能是一個(gè)原因?qū)е碌?，也可能是幾個(gè)原因共同導(dǎo)致的結(jié)果。我們分析查找問(wèn)題可以采用自下而上的方式，而我們解決系統(tǒng)性能問(wèn)題，則可以采用自上而下的方式逐級(jí)優(yōu)化。下面我來(lái)介紹下從應(yīng)用層到操作系統(tǒng)層的幾種調(diào)優(yōu)策略。優(yōu)化代應(yīng)用層的問(wèn)題代碼往往會(huì)因?yàn)楹谋M系統(tǒng)資源而出來(lái)。例如，我們某段代碼導(dǎo)致內(nèi)存溢出，往往是將JVM中的內(nèi)存用完了，這個(gè)時(shí)候系統(tǒng)的內(nèi)存資源消耗殆盡了，同時(shí)也會(huì)JVM頻繁地發(fā)生回收，導(dǎo)致CPU100%以上居高不下，這個(gè)時(shí)候又消耗了系統(tǒng)的CPU資源。優(yōu)化。例如，我們經(jīng)常使用的LinkedList集合，如果使用for循環(huán)遍歷該容器，將大大降這時(shí)有經(jīng)驗(yàn)的同學(xué)，就會(huì)改用Itor（迭代器）迭代循環(huán)該集合，這是因?yàn)槭擎湵韺?shí)現(xiàn)的，如果使用for環(huán)獲取元素，在每次循環(huán)獲取元素時(shí)，都會(huì)去遍歷一次List，優(yōu)化設(shè)面向?qū)ο笥泻芏嘣O(shè)計(jì)模式，可以幫助我們優(yōu)化業(yè)務(wù)層以及中間件層的代碼設(shè)計(jì)。優(yōu)化后，不僅可以精簡(jiǎn)代碼，還能提高整體性能。例如，單例模式在頻繁調(diào)用創(chuàng)建對(duì)象的場(chǎng)景中，可以共個(gè)創(chuàng)建對(duì)象，這樣可以減少頻繁地創(chuàng)建和銷(xiāo)毀對(duì)象所帶來(lái)的性能消耗。優(yōu)化算時(shí)間換例如，我在03講就會(huì)詳解的用String對(duì)象的intern方法，可以將重復(fù)率比較高的數(shù)據(jù)集使用的是HashMap數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類(lèi)型，如果我們數(shù)據(jù)過(guò)多，查詢(xún)的性能就會(huì)下降。所以空間換這種方法是使用空間來(lái)提升速度?，F(xiàn)在很多系統(tǒng)都是使用的MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，較因?yàn)镸ySQL單表在千萬(wàn)數(shù)據(jù)以上時(shí)，讀寫(xiě)性能會(huì)明顯下降，這個(gè)時(shí)候我們需要將表數(shù)據(jù)通過(guò)某個(gè)字段Hash或者其他方式分拆，系統(tǒng)查詢(xún)數(shù)據(jù)時(shí)，會(huì)根據(jù)條件的Hash參數(shù)調(diào)以上都是業(yè)務(wù)層代碼的優(yōu)化，除此之外，JVM、Web器以及操作系統(tǒng)的優(yōu)化也是非常關(guān)根據(jù)自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，合理地設(shè)置JVM的內(nèi)存空間以及回收算法可以提升系統(tǒng)性能。年代。這樣可以減少年輕代頻繁發(fā)生小的回收（MinorGC），減少CPU占用時(shí)間，Web器線(xiàn)程池的設(shè)置以及Linux作系統(tǒng)的內(nèi)核參數(shù)設(shè)置不合理也有可能導(dǎo)致系統(tǒng)性能產(chǎn)品的用戶(hù)量是瞬息萬(wàn)變的，無(wú)論我們的系統(tǒng)優(yōu)化得有多好，還是會(huì)存在承受極限，所以了保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，我們還需要采用一些兜底策什么是兜底策第一，限流，對(duì)系統(tǒng)的設(shè)置最大限制。這里可以參考性能測(cè)試中探底接口 。同時(shí)采取熔斷措施，友好地返回沒(méi)有成功的請(qǐng)第二，實(shí)現(xiàn)智能化橫向擴(kuò)容。智能化橫向擴(kuò)容可以保證當(dāng)量超過(guò)某一個(gè)閾值時(shí)，系統(tǒng)可向擴(kuò)容大量發(fā)生在瞬間的請(qǐng)求，即使成功了，搶購(gòu)也結(jié)束了。目前很多公司使用Docker容器來(lái)部署應(yīng)用服務(wù)。這是因?yàn)镈ocker容器是使用Kubernetes為容器管理系統(tǒng)，而Kubernetes以實(shí)現(xiàn)智能化橫向擴(kuò)容和提前擴(kuò)容Docker服務(wù)。性能測(cè)試分為微基準(zhǔn)性能測(cè)試和宏基準(zhǔn)性能測(cè)試，前者可以精準(zhǔn)地調(diào)優(yōu)小單元的業(yè)務(wù)功能，后者可以結(jié)合內(nèi)外因素，綜合模擬線(xiàn)上環(huán)境來(lái)測(cè)試系統(tǒng)性能。兩種方法結(jié)合，可以更立體地測(cè)試系統(tǒng)性能。可以幫助我們制定性能調(diào)優(yōu)策略，調(diào)優(yōu)方法很多，這里就不一一贅述了。但有一個(gè)共同點(diǎn)就是，調(diào)優(yōu)策略千變?nèi)f化，但思路和都是一樣的，都是從業(yè)務(wù)調(diào)優(yōu)到編程調(diào)優(yōu)，再到系統(tǒng)調(diào)優(yōu)。最后，給你提個(gè)醒，任何調(diào)優(yōu)都需要結(jié)合場(chǎng)景明確已知問(wèn)題和性能目標(biāo)，不能為了調(diào)優(yōu)而調(diào)優(yōu)，以免引入新的Bug，帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)和弊端。假設(shè)你現(xiàn)在負(fù)責(zé)一個(gè)系統(tǒng)，馬上就有新品上線(xiàn)了，還要有搶購(gòu)活動(dòng)，那么你會(huì)將哪些功期待在留言區(qū)看到你的答案。也歡迎你點(diǎn)擊“請(qǐng)朋友讀”，把今天的內(nèi)容給身邊的朋 歸科技所有 不得售賣(mài)。頁(yè)面已增加防盜追蹤，將依 上一 01|如何制定性能調(diào)優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)下一 03|字符串性能優(yōu)化不容小覷，百M(fèi)內(nèi)存輕松幾十G數(shù)精選留言 13、商品服、訂單服、支付務(wù)、券務(wù)等。從保證支撐購(gòu)活業(yè)余 昨夜星 4木偶笨 2 1 建 12.有沒(méi)有nginx調(diào)優(yōu)呢，因?yàn)槲覀兘o客戶(hù)部署時(shí)發(fā)現(xiàn)，用阿里云的SLB和自己搭建策略可調(diào)優(yōu);另一方，我基礎(chǔ)知識(shí)及調(diào)優(yōu)思維方的重要。所以從這個(gè)專(zhuān)欄的來(lái)看，沒(méi)有專(zhuān)題專(zhuān)門(mén)講nginx的